土壤中硫的形态分析及其测定方法研究进展

本文对土壤中硫的形态分析与测定方法,从无机硫,有机硫,总硫,以及硫的系统分析方法,硫的检测几个方面进行了综述,对各种方法进行了客观的评价,指出了尚待于解决的问题,并对今后的研究进行了展望。     

玉米中四种镰刀菌毒素系统检测方法的研究

本文用气相色谱仪同步检测霉变玉米中脱氧雪腐镰刀菌烯醇、二乙酰氧基镳草镰刀菌烯醇、Ｔ－２毒素和玉米赤霉烯酮四种镰刀菌毒素,并筛选出较理想的衍生化试剂和衍生化条件。确定从玉米中对极性不同的四种毒素都有较高回收率的萃取、净化程序。建立了玉米中四种毒素的系统检测方法。本方法对四种毒素的回收率均达到８０％以上。     

畜禽养殖中沙门氏菌污染的PCR快速检测

针对畜禽养殖是造成农村水环境生物性污染的主要原因,指出用常规生化检测技术耗时长、效率低,不能满足环境管理的要求：应用PCR技术检测沙门氏菌,特异性高、敏感性强、耗时短,与常规分离鉴定方法比较,完全符合实验证明,PCR技术可很好的应用于沙门氏菌污染的调查与监测。     

空气阴极微生物燃料电池的构型优化及其快速测定BOD的性能评价

设计了一种新型双室空气阴极微生物燃料电池(MFC)并将其作为生物传感器,与传统双室空气阴极MFC进行对比,考察其电化学性能及用于快速检测BOD的性能。结果表明：新型空气阴极MFC可有效提高功率密度并降低内阻,其功率密度最高为897 mW·m⁻²,而内阻最低为92 Ω;该MFC可用于直接快速检测高浓度有机物的BOD,对醋酸钠底物的线性检测限为1 280 mg·L⁻¹,在此底物浓度下MFC的检测时间为31.2~66 h,线性可决系数R²为0.97~0.99;对于GGA底物的线性检测限为1 250 mg·L⁻¹,在此底物浓度下MFC的检测时间为33~67 h,线性可决系数R²为0.98。本研究可为MFC型BOD检测传感器的性能优化提供参考。     

实行年度目标考核是促进监测工作发展的有效方法

实行年度目标责任制考核 ,为监测站的改革和发展找到了一条有效途径。文章通过对年度目标考核责任制的方式、方法及实施后所取得成效的介绍 ,为监测站的改革与发展提供了借鉴     

煤矿岗前人员不安全状态智能检测系统研究——以红柳林煤矿为例

为从根本上降低煤矿从业人员实施不安全行为的概率,在充分考虑煤矿从业人员不安全个体状态是诱发其不安全行为的主要原因的基础上,设计开发一套矿工不安全状态智能检测系统。首先,对2007—2022年期间各高危行业安全事故调查报告和专家研究进行归纳,总结得出煤矿从业人员不安全状态的影响因素,构建包括生理状态、心理状态以及个体能力状态在内的3个一级指标和15个二级指标体系;其次,通过相应的表征模型对不安全状态影响因素进行深入剖析;最后,基于构建的从业人员不安全状态倾向数据库,建立煤矿岗前不安全状态智能检测系统。研究结果表明：在下井工作前对从业人员个体状态进行智能检测,能够实现矿工不安全状态“早发现、早干预”,能够有效地降低人因事故发生率,研究结果对煤炭行业安全管理具有重要的参考价值。     

嵌入式智慧工地安全帽检测系统设计与实现

针对施工作业人员不佩戴安全帽的问题,设计了一种基于计算机视觉的嵌入式智慧工地安全帽检测系统并进行了实用性的算法改进,解决了人力检测效率低下、标准不一的问题,同时提升了在目标检测领域小目标检测的精度。介绍了人工和传统算法在安全帽佩戴监管方面的弊端以及嵌入式系统的优势,详细介绍了算法优化的方法以及本系统的实验结果。     

农村突发公共卫生事件应急医疗设施选址研究

为提高农村突发公共卫生事件应急医疗设施选址决策的科学性,基于新冠肺炎(COVID-19)疫情传播迅速,危害性强的突发公共卫生事件特征,依据应急医疗设施设计标准并兼顾农村医疗预算少、应急道路崎岖的特点,首先,选取设施备选地工程地质条件、单位成本、传染率、抵达时间、场所规模以及服务覆盖区域6项影响因素,将熵值法(EVM)和层次分析法(AHP)有效结合确定影响因素权重;其次,建立考虑患者到应急医疗设施的距离之和最小以及所选择应急医疗设施的综合评价值最优的多目标选址模型;然后,设计改进的粒子群优化(IPSO)算法求解模型,得到选址决策;最后,选取天门市部分村庄进行实证分析,以验证模型算法的有效性。结果表明：传染率和单位成本是建设应急医疗设施主要影响因素,IPSO算法选取3个应急医疗设施,能够满足8个村庄患者的治疗需求,并保证患者在4～7 min内就医,为高效开展疫情防控活动提供保障。     

基于改进YOLOv5s算法的隧道初期火灾检测模型

为提升公路隧道初期火灾的检出率与检测精度,考虑初期烟火特征量小且不易侦测的特点,提出一种基于改进YOLOv5s算法的公路隧道初期火灾检测模型。首先,在YOLOv5s特征检测层并入变压器预测头,在原有3个特征检测头的基础上新增第4个160×160尺度的特征检测头,以增强多尺度识别能力;同时,引入加权双向特征金字塔网络(BiFPN)结构,用于融合高低层火焰和烟雾的语义信息;然后,采用完全交并比(CIoU)替换距离交并比(DIoU),并在置信度损失中采用Focal Loss改进YOLOv5s的损失函数,从而提升新模型整体的训练效果和检测精确度;最后,在真实隧道内开展初期火灾模拟试验,获取50 000幅训练集样本,并结合2022年3月1日江苏镇江观音山隧道真实火灾视频数据,对比分析YOLOv5s-Opt和YOLOv5s算法模型。结果表明：YOLOv5s-Opt对初期火灾的平均检测精度达到90.38%,比YOLOv5s提高2.06%;对于同一段火灾实测视频,YOLOv5s-Opt的检出率比YOLOv5s高出3.63%。YOLOv5s-Opt算法模型更擅长初期火灾小目标的检测和识别,在检测精度和检...